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심층학습(Deep Learning), 기계학습(Machine Learning), 인공지능(Artificial Intelligence)의 관계는 큰 인형 안에 작은 인형이 차곡차곡 쌓여있는 형태의 러시아 인형을 연상해보면 쉽게 이해할 수 있습니다. 심층학습은 기계학습의 부분 집합이며, 기계학습은 인공지능의 부분 집합입니다. 다시 말해서, 모든 기계학습은 인공지능이지만 반대로 모든 인공지능이 기계학습은 아니라는 의미입니다. [2]
- 인공지능 (Artificial Interlligence)
인공지능(AI)은 기계가 경험을 통해 학습하고 새로운 입력 내용에 따라 기존 지식을 조정하며 사람과 같은 방식으로 과제를 수행할 수 있도록 지원하는 기술입니다. 체스를 두는 컴퓨터에서부터 직접 운전을 하는 자동차에 이르기까지 오늘날 대부분의 인공지능(AI) 사례들은 심층학습과 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 해석하며 조작하도록 돕는 자연어 처리에 크게 의존하고 있으며, 이러한 기술들을 통해 대량의 데이터를 처리하고 데이터에서 패턴을 인식함으로써 특정한 과제를 수행하도록 컴퓨터를 훈련할 수 있습니다. [3]
- 기계학습 (Machine Learning)
기계학습은 인공 지능의 한 분야로, 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 말합니다. 가령, 기계 학습을 통해서 수신한 이메일이 스팸인지 아닌지를 구분할 수 있도록 훈련할 수 있습니다. 사람이 쓰거나 기계로 인쇄한 문자의 영상을 이미지 스캐너로 획득하여 기계가 읽을 수 있는 문자로 변환하는 광학 문자 인식(Optical character recognition; OCR)이 대표적 사례입니다. [4]
- 심층학습 (Deep Learning)
심층학습은 여러 비선형 변환기법의 조합을 통해 다량의 데이터나 복잡한 자료들 속에서 핵심적인 내용 또는 기능을 요약하는 작업을 시도하는 기계학습 알고리즘의 집합으로 정의되며, 큰 틀에서 사람의 사고방식을 컴퓨터에게 가르치는 기계학습의 한 분야라고 이야기할 수 있습니다.
2012년 스탠포드대학의 앤드류 응과 구글이 함께한 심층학습 프로젝트에서는 16,000개의 컴퓨터 프로세서와 10억 개 이상의 neural networks 그리고 DNN(deep neural networks)을 이용하여 유튜브에 업로드 되어 있는 천만 개 넘는 비디오 중에서 고양이가 있는 영상을 찾아내는데 성공하였습니다. [5]
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- 빅 데이터 (Big Data)
빅 데이터란 기존 데이터베이스 관리도구의 능력을 넘어서는 대량의 데이터로부터 필요한 데이터를 추출하고 결과를 분석하는 기술입니다. 빅 데이터 기술의 발전은 다변화된 현대 사회를 더욱 정확하게 예측하여 효율적으로 작동케 하고 개인화된 현대 사회 구성원에게 맞춤형 정보를 제공, 관리, 분석 가능케 하며 과거에는 불가능했던 기술을 실현시킵니다.
이같이 빅 데이터는 정치, 사회, 경제, 문화, 과학 기술 등 전 영역에 걸쳐서 사회와 인류에게 가치있는 정보를 제공할 수 있는 가능성을 제시하며 그 중요성이 부각되고 있습니다.
하지만 빅데이터의 문제점은 바로 사생활 침해와 보안 측면에 자리하고 있습니다. 빅데이터는 수많은 개인들의 수많은 정보의 집합입니다. 그렇기에 빅데이터를 수집, 분석할 때에 개인들의 사적인 정보까지 수집하여 관리하는 빅브라더의 모습이 될 수도 있는 것입니다. 그리고 그렇게 모은 데이터가 보안 문제로 유출된다면, 이 역시 거의 모든 사람들의 정보가 유출되는 것이기에 큰 문제가 될 수 있습니다. [7]
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- 블록체인 (Blockchain)
블록체인은 관리 대상 데이터를 ‘블록’이라고 하는 소규모 데이터들이 P2P 방식을 기반으로 생성된 체인 형태의 연결고리 기반 분산 데이터 저장환경에 저장되어 누구라도 임의로 수정할 수 없고 누구나 변경의 결과를 열람할 수 있는 분산 컴퓨팅 기술 기반의 원장 관리 기술입니다. 이는 근본적으로 분산 데이터 저장기술의 한 형태로, 지속적으로 변경되는 데이터를 모든 참여 노드에 기록한 변경 리스트로서 분산 노드의 운영자에 의한 임의 조작이 불가능하도록 고안되었습니다. 블록체인 기술은 비트코인을 비롯한 대부분의 암호화폐 거래에 사용됩니다. 암호화폐의 거래과정은 탈중앙화된 전자장부에 쓰이기 때문에 블록체인 소프트웨어를 실행하는 많은 사용자들의 각 컴퓨터에서 서버가 운영되어 중앙은행 없이 개인 간의 자유로운 거래가 가능합니다. [9]
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- 클라우딩 컴퓨터 (Cloud Computing)
클라우드 컴퓨팅은 클라우드(인터넷)을 통해 가상화된 컴퓨터의 시스템리소스(IT 리소스)를 제공하는 것입니다. 인터넷 기반 컴퓨팅의 일종으로 정보를 자신의 컴퓨터가 아닌 클라우드(인터넷)에 연결된 다른 컴퓨터로 처리하는 기술을 의미합니다. 공유 컴퓨터 처리 자원과 데이터를 컴퓨터와 다른 장치들에 요청 시 제공해줍니다. 구성 가능한 컴퓨팅 자원에 대해 어디서나 접근할 수 있도록 하는 모델이며 최소한의 관리로 빠르게 사용할 수 있도록 합니다. 클라우드 컴퓨팅과 보관 해결책들은 사용자와 기업들에게 개인 소유나 타사 데이터 센터의 데이터를 저장, 가공하는 다양한 기능을 제공하며 소규모 도시를 거쳐 전 세계로까지 위치할 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅은 전기망을 통한 전력망과 비슷한 일관성 및 규모의 경제를 달성하기 위해 자원의 공유에 의존합니다.
클라우드 서비스란 인터넷 상에 자료를 저장해 두고, 사용자가 필요한 자료나 프로그램을 자신의 컴퓨터에 설치하지 않고도 인터넷 접속을 통해 언제 어디서나 이용할 수 있는 서비스를 말합니다. 클라우드 서비스를 통해 인터넷 상에 저장된 자료들은 간단한 조작 및 클릭으로 쉽게 공유하고 전달할 수 있습니다. 인터넷 상의 서버에 단순히 자료를 저장하는 것뿐만 아니라, 따로 프로그램을 설치하지 않아도 웹에서 제공하는 응용 프로그램의 기능을 이용하여 원하는 작업을 수행할 수 있으며, 여러 사람이 동시에 문서를 공유하면서 작업을 진행할 수도 있습니다. [11]
출처
[1] 이미지 | What’s the Difference Between AI, Machine Learning, and Deep Learning? | Peter Jeffcock | 2018.07.11
[2] 글 | 인공지능(AI) vs. 머신 러닝 vs. 딥 러닝 | Chris Nicholson | skymind.ai
[3] 글 | 인공지능 | sas.com
[4] 글 | 기계 학습 | 위키백과, 우리 모두의 백과사전
[5] 글 | 딥 러닝 | 위키백과, 우리 모두의 백과사전
[6] 이미지 | designmaestro/Shutterstock
[7] 글 | 빅 데이터 | 위키백과, 우리 모두의 백과사전
[8] 이미지 | http://www.software.kr/
[9] 글 | 블록체인 | 위키백과, 우리 모두의 백과사전
[10] 이미지 | 클라우드는 빅데이터를 담는 ‘커다란 그릇’ | 배태웅 기자 btu104@hankyung.com | 2019.04.02 | 한국경제
[11] 글 | 클라우드 컴퓨팅 | 위키백과, 우리 모두의 백과사전
